【ASE模型组】Hint::neural 模型与case study

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【ASE模型组】Hint::neural 模型与case study

模型基于搜索的提示系统我们的系统用Pycee针对语法错误给出提示.然而,对于语法正确.结果错误的代码,我们需要另外的解决方式.因此,我们维护一些 (错误代码, 相应提示) 的数据,该数据可以由我们预先给定,也会在网站运行过程中请用户标注.当用户出现错误时,搜索与用户错误代码相似的已有错误代码,并给出相应提示. 为了计算代码之间的相似度,我们需要采用code embedding技术,即将一段代码编码为高维空间中的向量. CodeSearchNet 今年,GitHub和Weights&Biase…

Detection of Glacier Calving Margins with Convolutional Neural Networks: A Case Study

利用Unet结构对landsat数据进行冰川裂缝提取,结构如下:训练集很小只有123张152*240图片…

吴恩达《深度学习》-第五门课序列模型(Sequence Models)-第一周循环序列模型（Recurrent Neural Networks） -课程笔记

第一周循环序列模型(Recurrent Neural Networks) 1.1 为什么选择序列模型?(Why Sequence Models?) 1.2 数学符号(Notation) 这个输入数据是 9 个单词组成的序列,所以会有 9 个特征集和来表示这 9 个单词,并按序列中的位置进行索引,用\(…

从信用卡欺诈模型看不平衡数据分类（1）数据层面：使用过采样是主流，过采样通常使用smote，或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF、xgboost、神经网络能够取得非常不错的效果。（2）模型层面：使用模型集成，样本不做处理，将各个模型进行特征选择、参数调优后进行集成，通常也能够取得不错的结果。（3）其他方法：偶尔可以使用异常检测技术，IF为主

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

产生式模型（生成式模型）与判别式模型<转载>

转自http://dongzipnf.blog.sohu.com/189983746.html 产生式模型与判别式模型产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行. Andrew Ng在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的…

OSI模型与TCP/IP模型基础

一.OSI七层模型 OSI(Open System Interconnection),OSI是一个开放性的通行系统互连参考模型,是一个协议规范.OSI七层模型是一种框架性的设计方法 ,建立七层模型的主要目的是为解决异种网络互连时所遇到的兼容性问题,其最主要的功能就是帮助不同类型的主机实现数据传输.它的最大优点是将服务.接口和协议这三个概念明确地区分开来,通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯. 应用层:主要是一些终端的应用,比如说FTP(各种文件下载),WEB(IE浏览…